本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及人工智能、自然语言处理、云技术以及区块链技术领域。该方法包括：基于初始神经网络模型的过滤层对训练样本集进行过滤处理，得到训练样本集包括的各个样本文本对的遮挡文本片段对应的遮挡向量。根据遮挡向量与预设的词典表，确定各个样本文本对的遮挡文本片段分别对应的预测结果。根据各个样本文本对的遮挡文本片段分别对应的预测结果和各个样本文本对分别对应的标注标签，确定训练样本集的损失。基于训练样本集的损失对初始神经网络模型进行训练，以得到训练后的文本处理模型。通过该方法，减少了训练过程中的计算量，提高了数据处理效率，加快了模型训练速度。